NVIDIA DLAA Nedir? Bu ne için?

DirectX 12 ve Vulkan gibi yeni grafik API’leri, geliştiricilerin modern GPU’lardan faydalanmasını her zamankinden daha kolay hale getirdi; bu nedenle NVIDIA DLAA gibi teknolojiler ortaya çıkıyor. Artık performansı yavaşlatan eski API’lere zincirlenmiyorlar; artık tam olarak istediklerini vererek donanımlarından her bir performans parçasını sıkıştırabilirler.

Ancak küçük bir sorun var: Bu API’ler ayrıca ham örnekleri (son işlenmiş pikseller yerine) doğrudan gölgelendiriciye maruz bırakır.

Bu, işlemde daha önce geri gitmek yerine kenar yumuşatma işleminin gölgelendiricide uygulanması gerektiği anlamına gelir. Ve gölgelendiricilere bu kadar çok sorumluluk yüklenirken, GPU üreticileri, görüntü kalitesinden ödün vermeden bu yeni API’lerden mümkün olan en iyi performansı elde etmek için yepyeni bir takım hileler bulmak zorunda kaldılar. İşte burada Nvidia’nın DLAA’sı (Derin Öğrenme Örtüşme Önleme) devreye giriyor…

Nvidia DLAA nedir?

nvidia dlaa

DLAA, Derin Öğrenme Kenar Yumuşatma anlamına gelir. Bulanık olmayan görüntüler oluşturmak için sinir ağlarını kullanan bir dizi görüntü yumuşatma algoritmasıdır. DLAA, çerçevedeki pikselleri analiz ederek ve bunları aynı çerçevenin bulanık bir versiyonundaki piksellerle karşılaştırarak çalışır. Daha sonra her ikisinin birleşimi olan yeni pikseller üretir.

DLAA, DirectX 12 ve Vulkan gibi MSAA ve SGSSAA gibi geleneksel kenar yumuşatma yöntemlerini desteklemeyen modern grafik API’lerini kullanmak isteyen geliştiriciler için harika bir çözümdür. DLAA bir son işleme efektidir, bu nedenle işleme sonrası efektler, hareket bulanıklığı ve dinamik gölgeler gibi işleme hattının aynı aşamasında çalışır.

DLAA nasıl çalışır?

DLAA, tüm çerçevenin bulanık bir versiyonunu oluşturarak ve bu bulanık çerçeveyi bulanık olmayan çerçeveyle karşılaştırarak çalışır. Ardından, pürüzsüz bir sonuç elde etmek için ikisini birleştirmenin en iyi yolunu belirlemek için bir algoritma kullanır. DLAA, son kareden daha düşük bir çözünürlükte çalışır, bu nedenle istenen sonucun kalitesine yakın bir görüntü oluşturmak için birçok piksel oluşturması gerekir. İstenilen çözünürlükte bulanık bir görüntü oluşturmak için DLAA, GPU’nun CUDA çekirdeklerini ve gölgelendiricilerini kullanır.

Nvidia DLAA neden bu kadar tavsiye ediliyor?

nvidia dlaa

DLAA, kenar yumuşatma sunmak isteyen ancak MSAA ve SGSSAA gibi geleneksel kenar yumuşatma yöntemlerini desteklemeyen modern oyun motorları için harika bir çözümdür. Herhangi bir modern grafik kartı, MSAA ve SGSSAA’yı (veya benzer görüntü yumuşatma yöntemlerini) sorunsuz bir şekilde işleyebilir, ancak bu kenar yumuşatma modlarının modern donanım üzerindeki performans etkisi oldukça önemli olabilir. Bunun nedeni, DirectX 12 ve Vulkan gibi modern grafik API’lerinin, ham örnekleri doğrudan gölgelendiriciye maruz bırakmasıdır; bu, kenar yumuşatma işleminin daha yukarı akışa gitmek yerine gölgelendiricide uygulanması gerektiği anlamına gelir.

Minimum performans yükü ile yüksek kaliteli kenar yumuşatma sağlamak için geliştiricilerin karmaşık ve kaynak yoğun algoritmalar oluşturması gerekir. Ancak, DLAA, görüntüyü daha düşük bir çözünürlükte işleyerek ve ardından hedef çözünürlüğe yükselterek tüm bunlardan kaçınır. DLAA daha düşük bir çözünürlükte çalıştığından (ve işlemek için büyük miktarda kaynak gerektirmediğinden), geleneksel kenar yumuşatma yöntemlerinden biraz daha hafiftir.

Gölgelendirici Tabanlı AA Sorunları

NVIDIA DLAA

GPU’lar büyük ölçüde paralel işlemciler kullanır, ancak kenar yumuşatma algoritmaları sıralı algoritmalardır. Bu nedenle, kenar yumuşatma, boru hattının ilk aşamalarından gölgeleme aşamasına taşınmak zorunda kaldı. GPU’lar hiçbir zaman sıralı iş yükleri için tasarlanmamıştı, bu nedenle GPU’ların paralel yapısından yararlanmak için kenar yumuşatma çok özel olarak uygulanmak zorundaydı.

Kenar yumuşatma algoritmaları, herhangi bir paralelleştirme olmadan bir GPU üzerinde çalışacak şekilde optimize edilmiştir. Bu, tüm süreçten tek bir GPU çekirdeğinin sorumlu olduğu anlamına gelir. GPU’lar aynı anda birçok şeyi yapmak üzere tasarlandığından, bu, işleri yapmanın çok verimsiz bir yoludur. Programcılar, kenar yumuşatma performansını iyileştirmek için GPU’ların büyük ölçüde paralel yapısını nasıl kullanacaklarını anlayana kadar.

DLAA Sınırlamaları

DLAA’nın en önemli sınırlamalarından biri gerçek zamanlı olarak kullanılamamasıdır. Bunun nedeni, bulanık çerçeveyi oluşturmak için bulanık olmayan çerçeveye ihtiyaç duymasıdır. Görüntülenen bulanık olmayan çerçeve olduğundan, bu, gerçek zamanlı senaryolarda DLAA’yı kullanamayacağınız anlamına gelir.

Ancak bu iyi olabilir. İşlem sonrası efektler oyun oluşturulduktan sonra uygulandığından, DLAA’yı oyunun tamamına aynı anda uygulayabileceğiniz anlamına gelir. Bu yapıldıktan sonra, bulanık olmayan çerçeveyi görüntüleyebilirsiniz. Bu, örneğin akış sırasında olduğu gibi, yüksek çözünürlükte görüntü oluşturacağınızı bildiğiniz zaman, oyunun tamamına kenar yumuşatma uygulayabileceğiniz anlamına gelir. Bu da, efekti tek tek sahnelere uygulamaktan daha iyi performans alacağınız anlamına gelir.

DLAA’nın dezavantajları nelerdir?

DLAA’nın ana dezavantajlarından biri, aynı anda yalnızca tek bir kareye uygulanabilmesidir. Bu, oyun oynamayı veya bunun gibi herhangi bir şeyi düzeltmek için kullanılamayacağı anlamına gelir. Yapabileceğiniz tek şey, tek bir çerçeveye uygulamak. Yararlı olsa da, gerçek zamanlı kenar yumuşatma kadar kullanışlı değildir.

DLAA ile ilgili bir diğer sorun ise yalnızca statik görüntülerle çalışabilmesidir. Bu, gerçek zamanlı kenar yumuşatma gibi oynanışı yumuşatmak için kullanılamayacağı anlamına gelir. Ancak sahneler, fragmanlar ve diğer video içerikleri gibi önceden oluşturulmuş görüntüleri yumuşatmak için kullanılabilir.

NVIDIA DLSS nedir?

dlss vs fsr

DLSS, daha yüksek çözünürlüklü çerçeve örnekleri oluşturmak için eğitimli bir sinir ağı kullanan bir başka popüler NVIDIA ML yöntemi olan Derin Öğrenme Süper Örnekleme anlamına gelir. Kısaca, bir sinir ağı, uygulanan farklı AA türleri ile görüntüler üzerinde eğitilir ve ardından her AA yöntemi için daha yüksek çözünürlüklü bir örnek oluşturur. Bu örnekler daha sonra tüm çerçeve için tek bir örnek görüntü oluşturmak üzere birlikte düzleştirilir. Bu yüksek çözünürlüklü örnek görüntü daha sonra her çerçeve için son pikselleri oluşturmak için kullanılır ve sinir ağı, her bir ham piksel ile kendi örneği arasındaki farkı belirlemek için örneğini mevcut çerçevenin ham pikselleriyle karşılaştırır. Ağ daha sonra ham piksellerin örneğinden ne kadar farklı olması gerektiğini hesaplar ve ham pikselleri örnek görüntüye daha benzer hale getirmek için değiştirir.

DLSS’ye karşı DLAA

Farklı örnek ve son görüntü çözünürlükleri kullanmanın yanı sıra, DLSS ve DLAA arasında başka farklılıklar da vardır. Başlangıç ​​olarak, DLSS eğitimli bir sinir ağı gerektirirken DLAA herhangi bir ek veri eğitimi gerektirmez. Ayrıca, DLAA örnek görüntüsünü oluşturmak için yalnızca geçerli çerçeveyi dikkate alırken, DLSS örnek görüntüsünü oluşturmak için hem mevcut hem de önceki çerçeveleri dikkate alır. Ve son olarak, DLAA, örneğin çıktısını verdiğinde tüm çerçevenin mevcut olmasını gerektirirken DLSS, çerçevenin daha küçük kısımlarında çalışabilir.

Piyasadaki en iyi grafik kartlarını okumanızı öneririz.

Artık NVIDIA DLAA ve video oyunlarınızda nasıl çalıştığı hakkında daha fazla şey biliyorsunuz…

Similar Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published.